任务

如果用一句话来概括，智能体是一个能够自主「感知环境、进行规划决策、执行行动并自我反思」的系统，它的核心目标是独立地完成一个完整的任务闭环。

它和我们常见的聊天机器人或自动化脚本，最核心的区别就在于「自主性」和「任务闭环能力」。

人在这种情况下主要承担任务规划、目标设定和最终的监督评估等角色，对系统进行宏观的指导和控制。

最后，你需要考虑任务结果是否允许非100%的确定性。

从选择最优模型到掌握任务拆解，再到探索端到端应用，这不仅仅是技术技巧的学习，更是思维方式的根本转变——从「如何使用工具」到「如何与智能协同」。

这篇文章将带你走过三个递进的认知层次：从选择最优AI模型的工具基础，到掌握复杂任务拆解的技巧进阶，再到探索端到端内容创作的应用前沿。

When（何时做）：规定任务执行的时间或流程顺序

C（Consulted，咨询者）：在任务执行前或执行中提供专业知识或意见的角色（如算法工程师审核模型约束、财务团队核对财务数据）。

例如创意写作——写小说、写公众号、写博客、写报告等——这些任务的复杂度和翻译一篇文章是完全不一样的。

但你想过没有，如果要做一个非常复杂的任务——那些人类会引以为傲，甚至能够让你在人群中靠着这样的能力被识别出来的任务——会怎样？

这就涉及到复杂任务的本质问题。

定义：系统可执行单一控制任务（如自适应巡航、车道保持），但驾驶员必须持续监控路况。

摘要的核心任务不是报菜名，而是当最牛的“灯光师”！

（2）研究目标：设定的具体目标是否清晰、直接地支撑题目的实现？

（3）研究内容：规划的具体研究任务是否紧密围绕题目展开？

例如，一个简单的图灵机程序可以对磁带上的二进制数据进行加法运算，通过不断地读取、修改符号和移动磁带来完成计算任务。

在数据分析、数学建模、自动化控制等领域，计算机能够高效地完成计算任务。

在规则明确、逻辑性强、可以数学建模或统计概率的任务中，机器能够高效地完成计算任务。

当前的AI主要基于大量数据的训练和算法优化，能够快速处理和分析信息，执行复杂的计算任务。

当你开始计算时间成本、机会成本和修改成本时，你会发现用最优模型往往能在严肃任务上给你带来意想不到的收益，比如更准确的理解、更自然的表达、更少的后期调整。

接下来，再问问自己，这个任务是否需要根据具体情况做出判断，并与多个不同的系统进行交互？